Magnetic是一个用于轻松集成大型语言模型到Python代码的库。 这个名为Magnetic的库是由NLP引擎提供商Hugging Face发布的。基于Transformers，Magnetic允许您轻松地将大型语言模型集成到您的Python代码中，以进行各种...

本篇博客旨在为读者提供构建第一个LLM应用程序所需的一切知识。它还介绍了一些读者今天可以开始探索的问题空间。本博客涵盖了LLM应用程序的新兴架构以及LLM的现实影响。提供了进一步阅读的资源。

在最新的研究中，科学家们介绍了一种名为LLM-FP4的新型方法，该方法能够通过在训练后将大型语言模型的权重和活动转换为4位浮点值，实现对其进行压缩。这种技术的创新之处在于，它不仅能够显著减少模型的存储需求，还...

本研究介绍了LLM-FP4，这是一种新的方法，通过在训练后将大型语言模型的权重和操作转换为4位浮点值来压缩它们。近年来，由于NLP任务的快速发展，语言模型的大小和计算需求不断增加，这给模型的部署和使用带来了很多...

该项目介绍了RLMRec，一个将LLMs与推荐系统相结合的框架，捕捉用户行为和偏好的更深层含义，提高推荐的质量。

SpellTest是基于Github的一个新项目，旨在为基于LLM的应用提供AI-to-AI测试。LLM是一种基于语言模型的学习方法，常用于在自然语言处理和计算机视觉等领域。SpellTest可以帮助开发者在应用程序中减少拼写错误，并自动...

近日，研究人员开源了名为AgentTuning的GitHub仓库。该仓库提供了一种新的方法来调整语言模型。这种方法通过多个智能体任务中的交互轨迹来训练和调整语言模型，从而更好地适应不同的任务和场景。这种方法可以提高语...

本研究评估了大型语言模型（LLMs）在进行类似于人类的多轮对话时的能力。研究人员使用了一种名为Persona-Chat的数据集，该数据集包含有关对话参与者偏好和兴趣的信息。研究结果表明，LLMs在某些方面表现出了与人类类...